Fallstudie
AI-gestützte automatische Stücklistenerstellung (Bill of Materials)
Problem
- Passagier- und Frachtschiffe sind lange Zeit auf den Meeren unterwegs .
- Irgendwanngehen die Toilettenanlagen kaputt und es werden neue Teile benötigt.
- Die Installations- und Servicedaten lagen in Tausenden von Dateien unterschiedlichen Typs (z. B. Bilder, Zeichnungen) und waren schwer zu finden.
- Der Kunde hatte mit der manuellen Erstellung einer Produkt- und Ersatzteildatenbank begonnen , was sich jedoch als zu langsam erwies. Es wurdenmodernere, automatisierte Methoden benötigt.
Näherung
- In der Anfangsphase unternahmen wir einen dreitägigen Versuch, den Aufwand zu bewerten. Wir sahen uns Stichproben der Daten an und sprachen mit den Experten, um den Unternehmensbereichzu verstehen .
- Daraufhin haben wir ein automatisiertes NLP-basiertes Stücklisten-Tool entwickelt , das Produkt- und Ersatzteilinformationen aus verschiedenen Quellen sammelt , um die manuelle Prüfung zuunterstützen .
- Wir haben eine Cloud-basierte Architektur mit verschiedenen KI-Algorithmen entwickelt, um dieVerarbeitung der Dateien zu automatisieren und die Stücklisten in die Datenbankzuintegrieren .
Ergebnisse
- 75 Prozent der bisher manuellen Stücklistenbearbeitung konnten mit dem KI-System automatisiert werden.
- Das Servicegeschäft beschleunigte sich erheblich, da bekannt war, welche Teile wann in welche Schiffe eingebaut wurden .
Geschäftswert
ServiceVerkauf, Lieferung.
Technik & Methoden
Industrie
Fall
Kunde
Marine Cleantech Company
Der Kunde ist der weltweit führende Anbieter von integrierten Wasser- und Abfallmanagementsystemen Wasser- und Abfallmanagementsystemen, Abfallentsorgungstechnologien und Korrosionsschutzsystemen für die Schifffahrts- und Bauindustrie.
